在商务智能系统中,传统的聚类分析虽已广泛地应用,但还存在一些问题,例如处理大数据量时收敛较慢,以及容易陷入局部极小值,即早熟问题。针对这些问题,本文提出了一种基于改进型遗传算法的聚类分析方法,并应用于一种面向中小型企业的联机分析处理系统HBIOLAP,实验表明,该算法具有较好的聚类质量和综合性能。首先,论文详细介绍了面向数据挖掘的相关技术,并对现有聚类分析技术进行了比较和说明。其次,针对现有聚类分析的收敛慢和早熟问题,提出了基于改进型的遗传算法的聚类分析,包括染色体的编码,适应度的计算,交叉及变异算子,同时对该算法的性能与其他聚类分析算法做了比较,实验结果表明,该算法具有较好的聚类质量和综合性能。最后,阐述了面向中小型企业的联机分析处理系统HBIOLAP的设计与实现,该系统包括了联机分析处理模块和聚类分析模块。并在具体的应用场景中,对超市销售数据进行挖掘,结果表明基于改进型的遗传算法的聚类分析在超市销售系统的实际应用中取得了良好的聚类效果。